我们学习分布式系统,就一定听说过CAP定理,尤其在学习分布式事务时,都是以这个定理作为开场。这个定理起源于柏克莱加州大学的计算机科学家埃里克·布鲁尔在2000年的分布式计算原则研讨会上提出的一个猜想。 在2002年,麻省理工学院的赛斯·吉尔伯特和南希·林奇发表了布鲁尔猜想的证明,使之成为一个定理。
0x01.大型网站演化 简单说,分布式是以缩短单个任务的执行时间来提升效率的,而集群则是通过提高单位时间内执行的任务数来提升效率。 集群主要分为:高可用集群(High Availability Cluster),负载均衡集群(Load Balance Cluster,nginx即可实现),科学计算集群(High Performance Computing Cluster)。 分布式是指将不同的业务分布在不同的地方;而集群指的是将几台服务器集中在一起,实现同一业务。分布式中的每一个节点,都可以做集群。 而集群
大型国有银行,整体核心的系统都是大机+DB2 这样的传统架构;针对现在的互联网金融业务快速扩张的需求,传统的架构面临着比较大的挑战。
TiDB 作为一款高效稳定的开源分布式数据库,在国内外的银行、证券、保险、在线支付和金融科技行业得到了普遍应用,并在约 20 多种不同的金融业务场景中支撑着用户的关键计算。本篇文章将为大家介绍分布式关系型数据库 TiDB 在金融行业关键应用领域的实践。
性能调优 性能优化本质 JVM调优 深入Tomcat的调优 mysql调优那些事 怎么写优雅的java代码 Spring源码分析 Spring Framework体系结构 spring源码环境搭建 Spring容器实现与组成 Java Bean的前世今生 BeanFactory源码分析 Spring的依赖实现 Spring AOP全解析 Spring Transaction源码解读 Spring Cache源码解读 Spring 5.0新特性分析 Spring MVC源码分析 Spring MVC的使用与
读写分离与分库分表,分布式事务 MySql存储引擎,建表规范,事务级别,sql优化,读写分离思想等。 了解过读写分离吗? 你说读的时候读从库,现在假设有一张表User做了读写分离,然后有个线程在一个事务范围内对User表先做了写的处理,然后又做了读的处理,这时候数据还没同步到从库,怎么保证读的时候能读到最新的数据呢? 你如何保证系统的稳定性? 答:分布式的链路一般都很长,所以我们首先通过全链路压测,分析整个链路,到底是哪个节点出现瓶颈。如果是数据层出现瓶颈,那么可以考虑加缓存,读写分离等降低数据库压力,如
前两天 GitHub 的博客上发布了一篇题为「Partitioning GitHub’s relational databases to handle scale」[1] 讲述他们如何拆分自己的数据库。相关内容在 Hacker News[2] 上也引起了大家的关注。
背景 数据库作为一个非常基础的系统,任何一家互联网公司都会使用,数据库产品也很多,有Oracle、SQL Server 、MySQL、PostgeSQL、MariaDB等,像SQLServer/Oracle 这类数据库在初期可以帮业务搞定很多棘手的事情,我们可以花更多的精力在业务本身的发展上,但众所周知也得交不少钱。 涉及到钱的事情在公司发展壮大以后总是会回来重新审视这个事情的,在京东早期发展的过程中确实有一些业务的数据就是直接存在oracle或者sqlserver中。 后来随着业务的发展以及数据量访问量的
分布式数据库,已经进入了全面快速发展阶段,这种发展,是与时俱进的,与人的需求是分不开的,因为现在信息时代的高速发展,导致数据量和交易量越来越大。这种现象首先导致的就是存储瓶颈,因为MySQL数据库,实质上,还是一个单机版本的数据库,而只要是单机,就必然会遇到的一个问题就是存储问题,因为存储是硬需求,而CPU和内存如果不够的话,只是性能不好,并不会直接否定方案或者架构。
进入十一月,最火热的话题与期待的日子自然是双十一狂欢购物节了,作为程序员的你除了要清空自己的购物车之外,最关心的是不是双十一架构技术是如何承受亿级用户流量的冲击,又是如何在分布式架构中实现单点登陆,形成支持高并发,高可用的分布式架构技术呢?下面小编就来帮你总结如何从0到1学习分布式架构技术,如何实现从小白到架构师的蜕变!!
大型国有银行,整体核心的系统都是大机+DB2这样的传统架构;针对现在的互联网金融业务快速扩张的需求,传统的架构面临着比较大的挑战,主要集中在四个方面:
最近在整理一个系统的分布式架构扩展方案,经过了多次的迭代,总算让项目走上了正轨。
在业务开发中,大量场景需要唯一ID来进行标识:用户需要唯一身份标识、商品需要唯一标识、消息需要唯一标识、事件需要唯一标识等,都需要全局唯一ID,尤其是复杂的分布式业务场景中全局唯一ID更为重要。于是就会引申出分布式系统中唯一主键ID生成策略问题。
首先数据库是一个软件,最基础的功能就是数据存储和数据查询。对于数据的处理方式如果通泛来说是分为读和写,所以分布式方案的很多场景其实也是围绕着这两个维度来做的。
众所周知,在 SQL 方面处于顶级的有两个公司,一个是 Oracle,他们已经积累了大量的经验,另一个是谷歌,谷歌 F1 在2012年发布了一篇论文,个人认为它是全球最优秀的 SQL OLTP 数据库。
流量调度:不要将流量调度和服务治理混为一谈 (服务治理是流量调度的前提);主要功能;关键技术。
TiDB 是 PingCAP 公司自主设计、研发的开源分布式关系型数据库,是一款同时支持在线事务处理与在线分析处理 (Hybrid Transactional and Analytical Processing, HTAP)的融合型分布式数据库产品,具备水平扩容或者缩容、金融级高可用、实时 HTAP、云原生的分布式数据库、兼容 MySQL 5.7 协议和 MySQL 生态等重要特性。目标是为用户提供一站式 OLTP (Online Transactional Processing)、OLAP (Online Analytical Processing)、HTAP 解决方案。TiDB 适合高可用、强一致要求较高、数据规模较大等各种应用场景。
聊分布式数据库之前,先看看数据库的由来。我对数据库的最初认知来自于大学所学的一本书籍《数据库系统概论》(王珊 萨师煊版本),下面开始聊聊数据管理。
在 2023 年 10 月 21 日,MySQL 5.7将达到其生命周期的终点(EOL,End of Life)。这意味着Oracle将不再为MySQL 5.7提供官方更新、错误修复或安全补丁。
雍正大人下旨:每个月数次,爱可生开源社区以抽奖或者其他活动方式送出精心挑选的图书,以此来回馈一直支持我们的小伙伴们;
此前,金融信息化建设主要依托原有集中型 IT 架构进行维护扩展,系统规模及复杂程度呈指数级增长,各类瓶颈逐渐暴露,日益增长的数字金融需求同旧式的系统架构缺陷之间的矛盾愈加凸显。
| 大咖介绍 苏强,腾讯云数据库资深产品经理,拥有多年ToB产品策划、产品运维经验。曾在多个知名企业任职产品经理,主导或参与多款业内知名的B端产品从0到1过程,部分主导产品已实现同类产品占有率第一。接手腾讯分布式数据库以来,主要负责腾讯云分布式数据库功能策划、市场能力建设、服务支撑能力建设和团队建设等。 ---- 大家好,我是来自腾讯云的苏强。从腾讯云分布式数据库商用那天起,我就在分布式数据库团队里,所以可以很自豪地说,我是最了解腾讯云分布式数据库的人之一。今天我将和大家分享近两年来分布式数据库在金融行业
我们经过了一个相对漫长的周期把SQL Server业务迁移到了MySQL分布式架构,整个过程算是跌宕起伏。我来复现一下这个过程。
在MySQL技术体系建设上,能够实现资源水平扩展,满足现在和未来的基础存储需求是一个基本目标,从中长期来说,基于关系型的数据库分布式方案存在明显瓶颈。
2019年快结束了,给大家整理了今年来最经典的面试真题100道,每个题目都有详细的解答,收集了java基础、RabbitMQ,微服务、MySQL数据库、Java并发、JVM,Redis、设计模式,Spring / Spring MVC,等专题的经典面试真题,和详细分析。
所谓分布式锁,即在多个相同服务水平扩展时,对于同一资源,能稳定保证有且只有一个服务获得该资源 — by LinkinStar
第一次知道数据库,是在大学时的数据库课程,那个时候的数据库特指关系型数据库。到后面工作后,才知道除了MySQL,Oralce这类关系数据库之外,还有NoSQL。 印象中,当时NoSQL由于优秀的性能和扩展性,发展迅速。但技术并非一成不变,二者可以相互借鉴。 待NoSQL潮水褪去,NewSQL出现,就像是是NoSQL和SQL在易用性和可扩展性上的平衡。
如今硬件的性价比越来越高,网络传输速度越来越快,数据库分层的趋势逐渐显现,人们已经不再强求用一个解决方案来解决所有的存储问题,而是通过分层,让缓存与数据库负责各自擅长的业务场景。
今天和同事聊了下两地三中心的一些理解,后续会在MySQL和Redis方向的高可用架构方案上做一些东西。这算是一个讨论的开始吧。
随着手机和互联网成为人们眼中的日常必需品,网站和商业服务每周接收数十亿次访问的情况已经司空见惯——这还只是一个侧面。
1.分布式应用的概念和优势 分布式数据库是指利用高速网络将物理上分散的多个数据存储单元连接起来组成一个逻辑上统一的数据库。分布式数据库的基本思想是将原来集中式数据库中的数据分散存储到多个通过网络连接的数据存储节点上,以获得更大的存储容量和更高的并发访问量。近年来,随着数据量的增长,分布式数据库技术也得到了快速的发展,传统的关系型数据库开始从集中式模型向分布式存储,从集中式计算走向分布式计算。 分布式数据库系统的主要目的是容灾、异地数据备份,并且通过就近访问原则,用户可以就近访问数据库节点,这样就实现
但是这篇文章主要讲的是缓存数据库读写顺序问题,并没考虑实际搭建场景,这篇文章面向实际开发应用
前段时间收到吴老师的邀请,是参加青云QingCloud分布式数据库(RadonDB)的一个技术体验活动,从今天的技术体验来算,收获还是很多的,大家相聊甚欢,交流了很多工作中和工作之外的想法,原来那些我们看起来难走的路大家都曾经走过。
01 高可用 负载均衡(负载均衡算法) 反向代理 服务隔离 服务限流 服务降级(自动优雅降级) 失效转移 超时重试(代理超时、容器超时、前端超时、中间件超时、数据库超时、NoSql超时) 回滚机制(上
在上一篇文章中,我们知道了,当在集群环境下,synchronized关键字实现的JVM级别锁会失效的。那么怎么解决这个问题呢?我们可以使用分布式锁来解决。本文咱们就来介绍分布式锁基本原理以及不同实现方式对比。
随着业务的快速发展,做到未雨绸缪很重要,在提升关系型数据库的扩展性和高可用性方面需要提前布局,MySQL方案虽然不是万金油,却是架构演进中的一种典型方案,也是建设MySQL分布式存储平台一个很好的切入点。
前文提到异地多活的几种型态和基于OceanBase实现方案。这里再总结一下基于其他分布式数据库(MySQL)实现异地多活时要考虑的点。本文不讨论为什么做异地多活,可以参考末尾的文章。
在传统数据大集中的环境下,银行核心系统很容易发生故障,而且一旦发生故障,影响面将特别广,带来很大的舆论压力和监管压力,历史上大型商业银行核心系统故障的例子不在少数。而且传统的集中式架构不易扩展,各模块间高度耦合,最终造成核心系统体量太过庞大、业务太过繁重。
前面两篇文章,已经讲解什么是分布式事务,并且讲解了XA协议和TCC三段提交来解决分布式服务,其实这两种方式都是有缺点,要么比较古老,要么实现起来复杂度搞。那么有没有一个第三方框架,能够直接整合到现有项目,直接把本地事务改成全局分布式事务,类似我们使用Transation注解一样。本文就是讲解新的一种解决方案,也就是阿里提出的Seata。
我们说 Mysql 单表适合存储的最大数据量,自然不是说能够存储的最大数据量,如果是说能够存储的最大量,那么,如果你使用自增 ID,最大就可以存储 2^32 或 2^64 条记录了,这是按自增 ID 的数据类型 int 或 bigint 来计算的;如果你不使用自增 id,且没有 id 最大值的限制,如使用足够长度的随机字符串,那么能够限制单表最大数据量的就只剩磁盘空间了。显然我们不是在讨论这个问题。
关于对高可用的分级我们暂不做详细的讨论,这里只讨论常用高可用方案的优缺点以及选型。
分布式事务学习项目:流量充值中心 git地址:https://github.com/barrywangmeng/data-refill-center
ID是数据的唯一标识,传统的做法是利用UUID和数据库的自增ID,在互联网企业中,大部分公司使用的都是Mysql,并且因为需要事务支持,所以通常会使用Innodb存储引擎,UUID太长以及无序,所以并不适合在Innodb中来作为主键,自增ID比较合适,但是随着公司的业务发展,数据量将越来越大,需要对数据进行分表,而分表后,每个表中的数据都会按自己的节奏进行自增,很有可能出现ID冲突。这时就需要一个单独的机制来负责生成唯一ID,生成出来的ID也可以叫做分布式ID,或全局ID。下面来分析各个生成分布式ID的机制。
在数字化时代,作为基础软件,数据库的自主可控对于企业的数据安全、业务稳定具有重要意义。只有实现“自主可控”才能从根本上保证信息安全,尤其是涉及重大安全的政府和金融领域,对数据安全的要求进一步加强。因此,在互联网安全上升至国家战略层面的背景下,如何在底层基础数据库层面实现自主可控成为云计算厂商不断追求的目标。
由于分布式系统所涉及到的领域众多,知识庞杂,很多新人在最初往往找不到头绪,不知道从何处下手来一步步学习分布式架构。
MGR(Mysql Group Replication)是5.7版本新加的特性,是一个MySQL插件。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云